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Evaluación de un modelo WRF de alta resolución para la costa sureste de Brasil: La importancia de la parametrización física para la representación del viento

Autores: Gonçalves, Layrson de Jesus Menezes; Kaiser, Júlia; Palmeira, Ronaldo Maia de Jesus; Gallo, Marcos Nicolás; Parente, Carlos Eduardo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Evaluación de un modelo WRF de alta resolución para la costa sureste de Brasil: La importancia de la parametrización física para la representación del viento


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Estudio
Modelo WRF
Parametrizaciones físicas
Patrones de viento
Evento severo
Período de pronóstico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio evalúa el rendimiento del modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo (WRF) utilizando una cuadrícula espacial de alta resolución (1 km) con varias combinaciones de paquetes de parametrización física para simular un evento severo en agosto de 2021 en la costa sureste de Brasil. Después de determinar el conjunto óptimo de parametrizaciones físicas para representar los patrones de viento durante este evento, se realizó una evaluación de un año, cubriendo horizontes de pronóstico de 24, 48 y 72 h. Los resultados de la simulación se compararon con datos de viento observacionales de cuatro estaciones meteorológicas. Los hallazgos destacan variaciones en la eficacia de diferentes conjuntos de parametrización física, con ciertos conjuntos enfrentando desafíos para representar con precisión el pico del evento severo. Los resultados más favorables se lograron utilizando una combinación de Tiedtke (cúmulos), Thompson (microfísica), TKE (capa límite), Monin-Obukhov (capa superficial), Unified-NOAH (superficie terrestre) y RRTMG (radiación de onda corta y larga). Durante el período de pronóstico de un año, el modelo WRF representó eficazmente el patrón general del viento, incluidos pronósticos de hasta tres días de anticipación (horizonte de pronóstico de 72 h). En general, las métricas estadísticas indican un rendimiento robusto del modelo, incluso para el horizonte de pronóstico de 72 h, con coeficientes de correlación que superan consistentemente 0.60 en todos los puntos analizados. Si bien el modelo capturó proficientemente la distribución del viento, tendió a sobreestimar la velocidad del viento del noreste y las intensidades de las ráfagas. Notablemente, la precisión del pronóstico disminuyó a medida que las estaciones se acercaban al océano, ejemplificado por la estación ATPM.

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